データマイニング: 定義、手法、ツール

データ マイニングは、大規模なデータセットからデータをフィルタリング、並べ替え、分類して微妙なパターンや関係を明らかにするプロセスとして定義され、企業がデータ分析を通じて複雑なビジネス上の問題を特定して解決するのに役立ちます。 この記事では、データ マイニングとそのテクニック、および 2022 年に人気のあるデータ マイニング ツールのトップ 10 について詳しく説明します。

データ マイニングとは、大規模なデータセットからデータをフィルタリング、並べ替え、分類して、微妙なパターンや関係を明らかにすることを指します。これは、企業がデータ分析を通じて複雑なビジネス上の問題を特定して解決するのに役立ちます。 データ マイニング ソフトウェア ツールと技術により、組織は将来の市場トレンドを予測し、重要な時期にビジネス クリティカルな意思決定を行うことができます。。

データ マイニングは、高度なデータ分析を採用して大量のデータから洞察力に富んだ情報を導き出す、データ サイエンスの重要なコンポーネントです。 さらに詳しく見てみると、データ マイニングはデータベースにおける知識発見 (KDD) プロセスの重要な要素であり、データの収集、処理、分析が基本的なレベルで行われます。

企業は、組織設定で分析の取り組みを行うためにデータマイニングに大きく依存しています。 データ マイニングから取得された分析データは、さまざまな分析およびビジネス インテリジェンス (BI) アプリケーションに使用され、一部の履歴情報とともにリアルタイム データ分析が考慮されます。

一流のデータ マイニングの実践により、企業はいくつかのビジネス戦略を立て、業務をより適切に管理できます。 これには、広告、マーケティング、販売、顧客サポート、財務、人事などを含む顧客中心の機能の改善が必要となる場合があります。

データ マイニングは、サイバーセキュリティ計画、不正検出、リスク管理などのビジネス クリティカルなユースケースを処理する際にも重要な役割を果たします。 データマイニングは、ヘルスケア、科学研究、スポーツ、政府プロジェクトなどの業界全体で応用が可能です。

データ マイニングは主に、データ サイエンティスト、熟練した BI 専門家、分析グループ、ビジネス アナリスト、テクノロジーに精通した経営陣、およびデータ分析に対する確かな背景と傾向を持つ人材のグループによって処理されます。

基本的に、機械学習 (ML)、人工知能 (AI)、統計分析、データ管理は、分析用のデータを精査、分類、準備するために必要なデータ マイニングの重要な要素です。 トップクラスの ML アルゴリズムと AI ツールにより、顧客データ、トランザクション記録、さらにはセンサー、アクチュエーター、IoT デバイス、モバイル アプリ、サーバーから取得したログ ファイルなど、大規模なデータセットの簡単なマイニングが可能になりました。

データ マイニング プロセスに含まれる主要な段階:

データマイニングのプロセス

データ マイニングは、主に、膨大な量のデータを実行し、隠れたパターン、関係、傾向を特定できるため、ほとんどの企業にとって有益です。 結果は、現在のビジネス シナリオを把握しながら戦略計画を立てるのに役立つ予測分析に役立ちます。

企業にとってのデータマイニングの利点:

データマイニングは、企業がより高い事業利益と収益を獲得し、競合他社に差をつけるための戦略を立てる上で極めて重要な役割を果たします。

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すべてのデータ サイエンス アプリケーションには、異なるデータ マイニング手法が必要です。 使用されるよく知られた一般的なデータ マイニング技術の 1 つに、パターン認識と異常検出が含まれます。 これらの方法はいずれも、複数の手法を組み合わせてデータをマイニングします。

業界全体で一般的に使用されている基本的なデータ マイニング手法のいくつかを見てみましょう。

相関ルールは、2 つ以上のデータ項目間の相関関係と関係を確立する if-then ステートメントを指します。 相関関係は、サポートおよび信頼度メトリックを使用して評価されます。サポートによって、データセット内のデータ項目の出現頻度が決まります。 対照的に、信頼度は if-then ステートメントの正確さに関係します。